挖 Blocknet 用什麼硬體最好

本指南介紹哪些電腦用 seine 挖 Blocknet 最快、你的記憶體能支援多少個執行緒，以及能達到多少算力，協助你挑選硬體，或評估手邊已有的電腦。

挖 Blocknet 用什麼硬體最好？

Blocknet 的工作量證明是 Argon2id，每次雜湊使用一塊 2 GiB 的記憶體。這讓它成為記憶體密集型演算法：算力既取決於核心數，也同樣取決於記憶體頻寬與延遲，以及記憶體中能同時容納多少個 2 GiB 記憶體區塊。下表中排名在前的電腦，共同點就是強大的記憶體系統。

各代硬體的最佳實測算力

以下是 seine 在各代硬體上實測的最佳結果。最後一欄是挖礦執行緒的記憶體區塊所佔用的記憶體：執行緒數 × 2 GiB。

伺服器結果是在啟用 2 MiB 大分頁的 AWS 雲端伺服器上測得，M4 Max 結果來自一台 48 GB 的 MacBook Pro。每個數字都是完成的雜湊數除以實際耗時，取多次執行的平均值，測試時間為 2026 年 7 月至 10 月。Zen 5 結果是 seine v0.2.22 在 AWS m8a.8xlarge 上四次執行的平均值，這台電腦配備 32 核 EPYC 9R45 與 128 GiB 記憶體。

所有已測處理器的結果與每一列的測試依據，請見效能頁面。

為什麼記憶體頻寬決定你的算力

每次 Argon2id 雜湊都會把整塊 2 GiB 記憶體寫滿一遍，並在過程中讀回先前寫入的部分。處理器的 L3 快取以 MB 計：在這台 Zen 5 伺服器上，每組八個核心共用 32 MiB，因此一次雜湊要處理的記憶體是這塊快取的 64 倍。大部分工作都是記憶體讀寫。

數據也說明了這一點。在 49.4 H/s 時，這台 Zen 5 伺服器每秒寫入約 99 GiB 的新記憶體區塊（49.4 × 2 GiB）。算力會隨執行緒數增加而上升，直到記憶體系統滿載：在這台電腦上，16 個執行緒挖到 37.8 H/s，32 個執行緒挖到 49.4 H/s。seine 會在你的電腦上測出這條曲線，並選定最佳執行緒數。

由此可以歸納出挑選硬體的三點：

• 記憶體頻寬與核心數同樣重要。 比較電腦時，要像看重核心數一樣看重記憶體系統。
• 記憶體決定執行緒上限。 每個執行緒都需要自己的 2 GiB 記憶體區塊，所以往往是記憶體先於核心數限制了執行緒數。
• 同一顆晶片上，運算核心程式也很關鍵。 seine 為每個處理器系列提供多種 Argon2id 運算核心程式。在 EPYC 9R45 上，串流核心程式比 AVX2 快 30%（24 個執行緒時從 34.47 提升到 44.74 H/s）。在 AWS Graviton4 上，帶預取的 SHA3 核心程式比一般 NEON 快 56%（從 13.80 提升到 21.50 H/s）。seine 會在挖礦過程中選出較快的那個。

每個挖礦執行緒需要多少記憶體？

以下是常見記憶體容量的計算。「理論值」是記憶體 ÷ 2 GiB。最後一欄扣除了 seine 預留的 5% 與作業系統佔用的約 2-3 GB，僅供粗略參考。4-12 GB 記憶體的筆記型電腦與舊電腦，請參閱用舊電腦或筆記型電腦挖礦。

seine 也會把執行緒數限制在處理器的邏輯核心數以內，所以實際上限取決於哪一項先用完。以一顆 16 核、32 個硬體執行緒的桌上型處理器為例：搭配 32 GB 記憶體時約執行 14 個挖礦執行緒，搭配 64 GB 時約 29 個。要執行 32 個執行緒，光記憶體區塊就需要 64 GiB，還要留出餘裕，這就是 32 執行緒的 Zen 5 結果來自一台 128 GiB 電腦的原因。

如果你要為挖礦購買記憶體，請依想要的執行緒數來配：每個執行緒約 2 GB，再為系統加上幾 GB。

可以同時用 CPU 與 NVIDIA 顯示卡挖 Blocknet 嗎？

可以。在 Windows 與 Linux 上，seine 會同時使用每個 CPU 核心與偵測到的每張 NVIDIA 顯示卡挖礦，算力會相加。這不需要任何參數，是預設行為。

• Windows： 下載的壓縮檔已內建 CUDA 執行環境，只需安裝較新的 NVIDIA 驅動程式。
• Linux： 從發行版或 NVIDIA 安裝 NVIDIA 驅動程式與 NVRTC 函式庫。
• 首次啟動： seine 會為每張顯示卡調校運算核心程式參數並快取結果，之後幾秒內即可啟動。

在搭載 Apple 晶片的 Mac 上，seine 預設使用 CPU 挖礦，這是在 M4 Max 上實測最快的方式。NVIDIA 指南介紹了多顯示卡礦機與相關需求。

seine 會自動調校哪些項目？

要達到上面的結果，你不需要做任何設定。執行 seine，貼上你的地址或 @name，接受預設礦池 bntpool.com 即可。挖礦指南詳細介紹了這些步驟。在挖礦過程中，seine 會：

• 決定執行緒數：依你的記憶體與核心數決定，再用真實的挖礦工作比較不同執行緒數，保留最佳值。
• 選擇 CPU 運算核心程式：例如 AVX2、AVX-512、Zen 5 EPYC 上的串流核心程式或 Arm 上的 SHA3，只有在兩次確認有提升後才會切換。
• 在大型伺服器上分配執行緒：在 Linux 上，它會把執行緒分散到各個 NUMA 節點與 L3 快取群組，在一台租用的 EPYC 8434P 上 24 個執行緒時提升了 16.7%。詳情請見伺服器挖礦指南。
• 保護你的記憶體：它會預留 5% 的記憶體，記憶體吃緊時暫停部分執行緒，記憶體充足後再恢復。
• 記住有效的設定：下次啟動時直接從調校後的設定開始。

這些都不會重新連線礦池，因此調校不會浪費挖礦時間。自動調校指南說明了每個步驟。

在 Linux 與 WSL 上，還有一項值得做的選用設定：預留大分頁。在驗證機上，2 MiB 大分頁帶來約 4-6% 的提升，1 GiB 大分頁再多約 2%。大分頁指南提供了相關指令，大型伺服器指南介紹了 EPYC 與 Xeon 電腦的設定。

如何查看自己的算力？

最快的方法是下載 seine 並開始挖礦：儀表板片刻之後就會顯示你的算力，你也可以在 bntpool.com 上查詢自己的地址，查看礦池記錄的數據。讀取數字之前，請給調校留一點時間。

如果想在不連線礦池的情況下測試處理器，可以執行 seine 的離線基準測試：

./seine --bench --bench-kind backend --backend cpu --bench-secs 20 --bench-rounds 3

它回報的是每秒完成的雜湊數，與上表使用的指標相同，因此你可以把自己的電腦與公布的結果相比較。